怎样进行大数据的入门级学习?
大数据在刚出来的时候,人们表现的非常乐观,以至于对它持有非常高的期望,和普遍的追捧。
不过只要有数据在,大数据就不会过时。随着上游的数据规模持续增长,大数据在未来一定会扮演重要角色。因此,市场需求将会更加突出,未来的发展趋势也一定是稳步向前的。
想要学习大数据,总得先了解有哪些必备的技能。废话不多说,先来上图:
接下来围绕着所需技能推荐20本相关的书籍:
1、数据科学与大数据分析
2、数据可视化(第2版)
本书从研究者的角度,介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具,既可作为初学者的领路手册,也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。
基础篇,阐述数据可视化的基础理论和概念,从人的感知和认知出发,介绍数据模型和可视化基础;
时空数据篇,介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法,此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生;
非时空数据篇,描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化,这些数据既存在于真实物理空间,又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式;
用户篇,介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具,例如交互和可视化评测方法,以及在具体领域的可视化和应用系统。
3、Python数据可视化之matplotlib精进
使用大量的matplotlib 实用案例讲解Python 数据可视化在各个应用方向上的实现方法。通过学习这些实用案例,读者可以更好地掌握Python 数据可视化的高级技能。
本书主要由图形、元素、交互、探索和拓展5 部分组成,每部分的实用案例都有利于拓展matplotlib 的应用视野,而且案例中的示例代码只涉及Python 的基础知识。
这样,在Python 数据可视化的实践中,有利于读者将时间和精力放在系统掌握matplotlib 知识和技能上面,全面提高对matplotlib 的理解程度及应用水平。
4、机器学习
5、机器学习实战
6、算法之美
7、数据结构与算法分析 C语言描述
戳《Big Data - Spark项目实战》免费报名试听,从零开始,讲解最流行的的大数据framework,实战三个大数据项目。
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8、数据结构与算法分析:Java语言描述
本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材,使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估计)。
本书把算法分析与有效率的Java程序的开发有机地结合起来,深入分析每种算法,内容全面、缜密严格,并细致讲解精心构造程序的方法。
9、数据结构与算法:Python语言实现
采用Python语言讨论数据结构和算法,详细讲解其设计、分析与实现过程,是一本内容全面且特色鲜明的教材。
书中将面向对象视角贯穿始终,充分利用Python语言优美而简洁的特点,强调代码的健壮性和可重用性,关注各种抽象数据类型以及不同算法实现策略的权衡。
10、云计算:概念、技术与架构
11、云计算架构技术与实践
12、大规模分布式存储系统
理论方面,不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理,而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析;
实战方面,首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程,然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。
13、分布式缓存 原理、架构及Go语言实现
本书共分3个部分,每个部分都有3章。第1部分为基本功能的实现,主要介绍基于HTTP的in memory缓存服务、HTTP/REST协议、TCP等。
第2部分介绍性能相关的内容,我们将集中全力讲解从各方面提升缓存服务性能的方法,主要包括pipeline的原理、RocksDB批量写入等。
最后一个部分则和分布式缓存服务集群有关,主要介绍分布式缓存集群、节点的再平衡功能等。
14、Spark快速大数据分析
是一本为Spark初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。
介绍了开源集群计算系统Apache Spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark,你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。
15、Hadoop权威指南:大数据的存储与分析
16、Flink 原理、实战与性能优化
这是一部以实战为导向,能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作,从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。
17、SQL基础教程
18、SQL进阶教程
本书是《SQL基础教程》作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。
第二部分着重介绍关系数据库的发展史,把实践与理论结合起来,旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
19、Kafka Streams实战
20、数据挖掘:你必须知道的32个经典案例
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